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Enregistrement W3203102599 · doi:10.1093/petrology/egab084

An Experimental Study of Trace Element Partitioning between Peridotite Minerals and Alkaline Basaltic Melts at 1250°C and 1 GPa: Crystal and Melt Composition Impacts on Partition Coefficients

2021· article· en· W3203102599 sur OpenAlexaff
Shuai Ma, Cliff S. J. Shaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Petrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeridotiteOlivineMantle (geology)GeologyPartition coefficientBasaltTrace elementMineralogySpinelGeochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peridotite–magma interaction is important in establishing magma pathways through the mantle and in metasomatism of the lithospheric mantle. Reactions that consume orthopyroxene and produce olivine and clinopyroxene are of particular interest because these reactions should lead to a redistribution of trace elements between the solid and melt phases at equilibrium. This study examines interaction of a silica-undersaturated alkaline basalt (basanite) with a range of peridotite compositions from dunite, through harzburgite to wehrlite at 1250°C and 1 GPa. Our experiments used the natural concentration of trace elements in the starting materials which allowed us to measure mineral—olivine partition coefficients for Rb, Ca, Co, Sr, Sc, Ct, Y, Ti, V and Zr. For orthopyroxene—and clinopyroxene—melt we additionally measured partitioning of Cs, Ba, all rare earth elements (REE; except Pm), Hf, Th, U, Nb and Ta. We show that there are subtle variations in the partition coefficients, particularly of the REEs that are related to the bulk composition of the system. We also show that with the exception of cations that can have multiple valence states, e.g. vanadium, the lattice strain model and in particular the double fit routine gives excellent agreement between the calculated and experimentally determined partition coefficients. The double fit model allows us to examine the effect of mineral composition on partitioning such that we can show preference of trace elements for the M1 and M2 sites in the pyroxenes. Although our results are similar to those of previous studies, there are two main differences: first we have a complete set of partition coefficients for every trace element that is measurable by LA-ICPMS in our starting material, where previous studies may be missing one or more elements in particular one or more of the middle REE in the pyroxenes Second, we show that although partition coefficients for trace elements in orthopyroxene are comparable between this and previous studies, the REE in clinopyroxene are typically a factor of 2–3 lower in this study. We also note that are correlations between partition coefficient and the composition of olivine, orthopyroxene, clinopyroxene and glass (melt). The relation of partitioning to melt composition suggests that some further development of the lattice strain model is needed. Finally, we show that there is agreement between our measured partition coefficients and those predicted from parameterized models of clinopyroxene–melt partitioning, however, there are unresolved differences that may result from differences in the substitution mechanisms of trace elements in M1 vs. M2 sites in clinopyroxene that are in part related to the composition of the coexisting melt.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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